Bis zu 50 % günstiger als neu 3 Jahre rebuy Garantie Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor SerieY-Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
Beats by Dr. DreGoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Image Segmentation and Compression Using Hidden Markov Models

Jia Li, Robert M. Gray (Broschiert, Englisch)

Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
In the current age of information technology, the issues of distributing and utilizing images efficiently and effectively are of substantial concern. Solutions to many of the problems arising from these issues are provided by techniques of image processing, among which segmentation and compression are topics of this book. Image segmentation is a process for dividing an image into its constituent parts. For block-based segmentation using statistical classification, an image is divided into blocks and a feature vector is formed for each block by grouping statistics of its pixel intensities. Conventional block-based segmentation algorithms classify each block separately, assuming independence of feature vectors. Image Segmentation and Compression Using Hidden Markov Models presents a new algorithm that models the statistical dependence among image blocks by two dimensional hidden Markov models (HMMs). Formulas for estimating the model according to the maximum likelihood criterion are derived from the EM algorithm. To segment an image, optimal classes are searched jointly for all the blocks by the maximum a posteriori (MAP) rule. The 2-D HMM is extended to multiresolution so that more context information is exploited in classification and fast progressive segmentation schemes can be formed naturally. The second issue addressed in the book is the design of joint compression and classification systems using the 2-D HMM and vector quantization. A classifier designed with the side goal of good compression often outperforms one aimed solely at classification because overfitting to training data is suppressed by vector quantization. Image Segmentation and Compression Using Hidden Markov Models is an essential reference source for researchers and engineers working in statistical signal processing or image processing, especially those who are interested in hidden Markov models. It is also of value to those working on statistical modeling.
160,49 €
Broschiert | Neu

oder

Auf Lager Versandbereit in 2-3 Werktagen
zzgl.

Du kannst wie immer einen Kaufalarm setzen, wenn du auf das gebrauchte Buch warten möchtest.

Auf Lager Versandbereit in 2-3 Werktagen
zzgl.

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
03.10.2012
Sprache
Englisch
EAN
9781461370277
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
The Springer International Series in Engineering and Computer Science
Sonderedition
Nein
Autor
Jia Li, Robert M. Gray
Seitenanzahl
141
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Information Technology (IT), Processing, Signal, algorithms, image processing, information, model, modeling, signal processing, statistics, technology
Thema-Inhalt
UYQV - Maschinelles Sehen, Bildverstehen TJF - Elektronik UYS - Digitale Signalverarbeitung (DSP) THR - Elektrotechnik UML - Grafikprogrammierung KJQ - Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!